On the use of control- and data-ow in fault localization (2016)
- Authors:
- Autor USP: RIBEIRO, HENRIQUE LEMOS - EACH
- Unidade: EACH
- Assunto: ENGENHARIA DE SOFTWARE
- Keywords: Control-flow; Data-flow; Fault localization; Fluxo de controle; Fluxo de dados; Localização de defeitos
- Language: Inglês
- Abstract: Teste e depuração são tarefas importantes durante o ciclo de desenvolvimento de programas, no entanto, estão entre as atividades mais caras do processo de desenvolvimento. Diversas técnicas de localização de defeitos têm sido propostas a fim de melhorar a produtividade dos desenvolvedores durante o processo de depuração, sendo a localização de defeitos baseados em cobertura de código (Spectrum-based Fault Localization (SFL) uma das mais promissoras. A técnica SFL aponta os elementos de programas (e.g., comandos, ramos e associações definição-uso), ordenando-os por valor de suspeição. Heursticas são usadas para ordenar os elementos mais suspeitos de um programa, que então são mapeados em linhas de código a serem inspecionadas pelos desenvolvedores. Embora informações de fluxo de dados (associações definição-uso) tenham mostrado desempenho melhor do que informações de fluxo de controle (comandos e ramos) para localizar defeitos, o alto custo para coletar cobertura de fluxo de dados tem impedido a sua utilização na prática. Uma ferramenta de cobertura de fluxo de dados foi recentemente implementada apresentando, em média, 38% de sobrecarga em tempo de execução em programas similares aos desenvolvidos na indústria. Tal sobrecarga, bastante modesta, motiva o estudo de SFL usando informações de fluxo de dados. (continua)(continuação) Para atingir esse objetivo, Jaguar (Java coveraGe faUlt locAlization Ranking), uma ferramenta que usa técnicas SFL com cobertura de fluxo de controle e de dados, foi implementada. A eficiência e eficácia de ambos os tipos de coberturas foram comparados usando 173 versões com defeitos de programas com tamanhos variando de 10 a 96 KLOC. Foram usadas dez heursticas conhecidas para ordenar as linhas mais suspeitas. Os resultados mostram que o comportamento das heursticas são similares para fluxo de controle e de dados: Kulczyski2 e Mccon obtêm melhores resultados para números menores de linhas investigadas (de 5 a 30), enquanto Ochiai é melhor quando mais linhas são inspecionadas (de 30 a 100). A comparação entre os dois tipos de cobertura mostra que fluxo de dados localiza mais defeitos em uma variação de 10 a 50 linhas inspecionadas, sendo até 22% mais eficaz. Além disso, na faixa entre 20 e 100 linhas, fluxo de dados classifica com significância estatstica melhor os defeitos. No entanto, fluxo de dados é mais caro do que fluxo de controle: leva de 23% a 245% mais tempo para obter os resultados; fluxo de dados é em média 129% mais custoso. Portanto, os resultados indicam que fluxo de dados é mais eficaz para localizar os defeitos pois rastreia mais relacionamentos durante a execução do programa. Por outro lado, técnicas SFL apoiadas por cobertura de fluxo de dados precisam ser mais eficientes para utilização prática na indústria
- Imprenta:
- Data da defesa: 19.08.2016
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ABNT
RIBEIRO, Henrique Lemos. On the use of control- and data-ow in fault localization. 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-18102016-092654/. Acesso em: 30 abr. 2024. -
APA
Ribeiro, H. L. (2016). On the use of control- and data-ow in fault localization (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-18102016-092654/ -
NLM
Ribeiro HL. On the use of control- and data-ow in fault localization [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-18102016-092654/ -
Vancouver
Ribeiro HL. On the use of control- and data-ow in fault localization [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-18102016-092654/
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